整改疏通弱電管路，重新穿線。四、弱電箱內接口的預留缺陷：某工程戶內弱電箱只考慮一只空箱體，箱內各功能模塊要另外購買安裝，增加了工程協調的工作量，影響了美觀和安裝質量。原因分析：空的弱電箱采購時沒有仔細考慮以后功能模塊的尺寸及安裝方式。預防措施：現場若需安裝空的弱電箱時，其尺寸一定要考慮能夠符合安裝標準的模塊;精裝修樓盤建議配置成品的弱電箱，其不但美觀而且合理，比較適宜。五、成品保護缺陷：施工過程中弱電箱安裝并穿線后，線纜裸露在箱體外，沒有進行保護。原因分析：現場的施工管理不當，施工工人素質不是很高解決措施：當穿線完成后，應做好標識，整理好線纜放入箱內并及時關閉各弱電箱門，增強成品保護和安全意識。六、室外箱缺陷：公共通訊及有線電視設施使用及管理混亂。原因分析：設計時考慮不周，運行管理不善。解決措施：設計時各子系獨自設計，同時加強交付后的管理。七、接線箱缺陷：箱內設備安裝不規(guī)范，接線零亂，箱門關閉不嚴。原因分析：施工和管理均不到位。預防措施：嚴格按照規(guī)范進行施工整改，并加強日常運行的管理。八、圍墻對射裝置缺陷：柵欄對射報警裝置裝在圍墻的外側，圍墻外側如是行人道。蘇州東元推薦 Cisco 防火墻，防護模塊強大，實時更新病毒庫，凈化企業(yè)網絡環(huán)境。Firepower 2130支架

   利用既有的人工智能技術快速獲取有價值的資料，便成為當前重要的課題。以下簡述幾種與AI安防監(jiān)控結合的AI人工智能技術：1、人工智能的模式識別技術通常在監(jiān)控系統(tǒng)收集的影像數據資料中，資料本身并不具價值，必須再經過深度挖掘、分析資料中影像呈現的數據模式，才會產生出真正有用的價值。未來是大數據的時代，數據資料的模式識別將備受重視。2、人工智能的深度學習技術此為AI人工智能機器深度學習研究中的新領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的行為思考機制來解釋數據資料，例如影像內容、聲音和資料本身。未來要讓AI人工智能的機器深度學習能夠大行其道，數據資料本身將是主要的關鍵因素，而影像監(jiān)控資料占大數據總量的60%以上，也就是說，影像監(jiān)控領域有70%以上的數據資料分析是用來進行影像識別。目前這種AI機器深度學習在AI安防產業(yè)的諸多領域都取得了很大進步，包括：行人檢測、車輛檢測、非移動車輛檢測等，其識別準確率甚至超過人類的眼睛判斷。3、AI人工智能的前端識別技術先進的產品技術是一家高科技企業(yè)能否長久發(fā)展的根本，要AI安防監(jiān)控智能化，系統(tǒng)就需有基于AI人工智能相關的「影像識別」運算技術。南通Cisco AP配置蘇州東元賣華為交換機，萬兆光口，高速傳輸，助力企業(yè)大數據高速流轉。

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